PIC-Score: Probabilistischer interpretierbarer Vergleichsscore zur optimalen Übereinstimmungsvertrauenswürdigkeit bei ein- und mehrdimensionaler (Gesichts-)Erkennung

Im Kontext der Biometrie bezeichnet die Übereinstimmungsvertrauenswürdigkeit das Maß an Vertrauen in die Richtigkeit einer gegebenen Übereinstimmungsentscheidung. Da viele biometrische Systeme in kritischen Entscheidungsprozessen eingesetzt werden, beispielsweise bei forensischen Ermittlungen, ist eine genaue und zuverlässige Angabe der Übereinstimmungsvertrauenswürdigkeit von hoher Bedeutung. Vorangegangene Arbeiten zur Schätzung der biometrischen Vertrauenswürdigkeit können zwar gut zwischen hoher und niedriger Vertrauenswürdigkeit unterscheiden, fehlen jedoch an Interpretierbarkeit. Daher liefern sie keine präzisen probabilistischen Schätzungen für die Richtigkeit einer Entscheidung. In dieser Arbeit stellen wir einen probabilistisch interpretierbaren Vergleichs-(PIC-)Score vor, der die Wahrscheinlichkeit genau widerspiegelt, dass ein Score aus Proben derselben Identität stammt. Wir beweisen, dass der vorgeschlagene Ansatz die optimale Übereinstimmungsvertrauenswürdigkeit liefert. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen ermöglicht er zudem die optimale Kombination mehrerer Proben zu einem gemeinsamen PIC-Score, was die Erkennungsleistung sowie die Genauigkeit der Vertrauenswürdigkeitsschätzung weiter verbessert. In Experimenten wird der vorgeschlagene PIC-Ansatz gegenüber allen verfügbaren Methoden zur biometrischen Vertrauenswürdigkeitsschätzung an vier öffentlich verfügbaren Datensätzen und fünf state-of-the-art Gesichtserkennungssystemen evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass PIC eine signifikant genauere probabilistische Interpretation im Vergleich zu ähnlichen Ansätzen bietet und sich besonders effektiv für die multimodale Biometrie-Erkennung eignet. Der Quellcode ist öffentlich zugänglich.